from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

data = [[90, 2, 10, 40],
        [60, 4, 15, 45],
        [75, 3, 13, 46]]
#归一化，就是将值放入0到1中，保证所有的值的差距不是那么大

# 归一化处理api
mns = MinMaxScaler()
result = mns.fit_transform(data)
# fit+transform
# fit从原始数据中提取每一列的最大值，最小值
# mns.fit(data)
# print(mns.data_max_)
# transform


print(result)

# [[ 1.          0.          0.          0.        ]
#  [ 0.          1.          1.          0.83333333]
#  [ 0.5         0.5         0.6         1.        ]]

